CHATGPT කියන්නෙ AI (බුද්ධිමය යාන්ත්රවිද්යාව) කියන විශය එක්කම බලපුවම බොහොම කුඩා වපසරියක ක්රියාත්මක වෙන AI මෘදුකාංගයක්.
මේක ගැන හැමෝම හොද කතා කරන එකේ මම හිතුව මේකෙ තියෙන අඩුපාඩු ගැන පොඩි විස්තරයක් කරන්න.
පළවෙනිම තියෙන ප්රශ්නෙ තම ඔයා අහන ඕනිම ප්රශ්නෙකට මෙයා ලග උත්තරයක් තියෙන එක.
මේක අවුලක් වෙන්නෙ මෙහෙමයි. හිතන්න ඔයාගෙන් පේපර් එකට ප්රශ්න අහල තියෙනකොට පාඩම් කරපු දන්නෙ නැති කොටසකින් ප්රශ්නයක් ආව කියල දැන් අපි ඒ ප්රශ්නෙට උත්තරයක් දුන්නොත් අපිට ඒක දෙන්න වෙන්නෙ ඒ ප්රශ්නෙට අදාල විශය ගැන හරි අවබෝධයකින් නෙවෙයි. ඒත් අපිට දල අදහසක් තියෙනව නන් අපි කරන්නෙ ඇත්තටම ඇත්ත නොවෙන ඒත් කියවල බලද්දි එහෙම අවුලක් නොතේරෙන පිලිතුරක් නිර්මාණය කරන එක.
ඉතින් මේ වැඩේම ChatGPT එකත් අපිට කරනව. ඒක බැලූ බැල්මට අවුලක් නෑ ඒත් කරුණු කාරණා සලකල බලපුවම ඒක වැරදියි.
ඉතින් මේක ලොකු ප්රශ්නයක් අපිට ප්රශ්නයකට විසදුමක් ඕනි උන වෙලාවට. මේක ChatGPT වල විතරක් තියෙන ප්රශ්නයක් නෙවෙයි, ඕනිම ML Model එකක තියෙන ගැටලුවක්. අපි ML Model භාවිතා කරද්දි මේකට විසදුමක් විදියට ඒ උත්තරේ කොච්චර විශ්වාස කරන්න පුලුවන්ද කියන එකට මිනුමක් ගන්නව ඒක බේස් කරගෙන අපි සමහර උත්තර අයින් කරනව. මේකම ChatGPT එකෙත් කරල තියෙනව. සමහර උත්තර වලදි ඔයාල දැකල ඇති මම ඒක දන්නෙ නෑ වගේ දෙයක් ChatGPT එකෙන් කියනව. ඒත් එහෙම කරත් මග ඇරෙන උත්තර තියෙන්න බොහෝ දුරට තියෙනව.
තියෙන තව ප්රශ්නයක් තමා ඇයි එහෙම කිව්වෙ කියල ඇහුවට එයාට දෙන්න පැහැදිලි උත්තරය්ක් නෑ. මේක නිසා අපිට ML Model අපිට උත්තරේ විතරක් නෙවෙයි ඇයි එහෙම උත්තරේ දුන්නෙ කියන එක පැහැදිලි කරගන්න ඕනි ප්රශ්නයක් විසදගන්න භාවිතා කරන්න බෑ. උදාහරණයක් විදියට අපිට එයාගෙන් බෙහෙතක් අහල ඒක USE කරන්න බෑ අපි කොච්චර හොදට ලෙඩේ විස්තර කරල දුන්නත්. හදිසියෙ හරි අපි ඇහුවොත් ඇයි එහෙම බෙහෙතක් දුන්නෙ කියල එයා ලග තියෙන එකම උත්තරේ තමා ආ මට උගන්නද්දි එහෙම තමා කියල දුන්නෙ. ඒ නිසා වැඩිම සම්භාවිතාව එන විදියට මම උත්තරේ පෙල ගැස්සුව කියන එක විතරයි. හැබැයි අපි ඩොක්ට කෙනෙක්ගෙන් බෙහෙතක් ගත්තම ඇයි ඒක දුන්නෙ කියන එක ඩොක්ටට පුලුවන් තාර්කිකව පැහැදිලි කරල දෙන්න.
මේකත් අපි මුලින් කතා කරපු ප්රශ්නෙටම අදාල කොටසක් විදියටත් සලකන්න පුලුවන් දෙයක්. සමහර වෙලාවට ඇවිත් ඇති උත්තරයක් මම ඒක ගැන දන්නෙ නෑ මම දන්නෙ 2021 වෙනකන් වෙච්ච දේවල් විතරයි කියන එක. මේක ඇත්තටම ලොකු ප්රශ්නයක් හේතුව මේ උත්තර ඔක්කොම සම්පූර්ණයෙන්ම රැදිල තියෙන්නෙ එයාව Train කරපු DATA මත. එතකොට වෙන්න තියෙන ප්රශ්නෙ තමා අපි එයාට උගන්නද්දි වැරදි දත්ත දීල උගන්නල තිබ්බ නන් අපිට හම්බෙන්නෙ ඒ වැරදි දත්ත මත පදනම් උන උත්තරයක්. අපිට කොතනකවත් සදහනක් නෑ ChatGPT එක ට්රෙන් කරන්න එයාල භාවිතා කරේ 100% Facts චෙක් කරපු දත්ත කියන එක. ඒක නිසා අපිට එන උත්තර කොච්චර දුරකට නිවැරදිද කියන එකට වඩා එතන තියෙන්නෙ ඒ දත්තය කොච්චර පාරක් ඇහිල තියෙනවද කියන එක.
මෙහෙම හිතන්න අපි හිතමු එයාට අපි උගන්නනකොට 100 පාරක් කියනව ඉර පායන්නෙ බටහිරින් කියල 10 පාරක් කියනව ඉර පායන්නෙ නැගෙනහිරෙන් කියල. එතකොට එයාට අනුව ඉර පායන්නෙ බටහිරෙන් මොකද එයාට ඉර බටහිරෙන් පායනව කියන එක තමා වැඩිම අවස්තාවක් ලැබිල තියෙන දත්තය. ඕකම අපි කරොත් ඉර බටහිරෙන් පායන එක වැරදියි ඉර නැගෙනහිරෙන් පායන එක හරි කියල ඔය අනුපාතයම තියාගෙන එතකොට එයා දන්නව ඉර නැගෙනහිරෙන් පායනව කියන එක තමා හරි කියල. ඒත් ChatGPT එකට උගන්නන එයාල පාවිච්චි කරල තියෙන්නෙ මුල් ක්රමය නිසා එයාට අනුව බටහිරෙන් ඉර පායන එක තමා හරි.
මේක තව ප්රශ්න කීපයකට මුල් වෙන්න පටන් ගන්න තැනක්. මිනිස්සු ඉගෙන ගන්න වේගය සෑහෙන ප්රමාණයකින් පහතට අරගෙන එනව ChatGPT දිගින් දිගටම භාවිතා කරන්න යෑම තුලින්. මේක දිගට කතා කරන්න පුලුවන් මාතෘකාවක් නිසා මම ඒක තව දවසකට තියල ලියවිල්ල මෙතනින් නවත්තනව.
මේක ගැන ඔයාලගෙත් අදහස් උදහස් කියාගෙන යන්න.
ආ එතකොට ඔය පහලින් තියෙන්නෙ ML Model එකකම තව භාවිතාවක් වෙන Midjourny AI එකෙන් වැරදියට දීපු උත්තරයක්.
මේක ගැන හැමෝම හොද කතා කරන එකේ මම හිතුව මේකෙ තියෙන අඩුපාඩු ගැන පොඩි විස්තරයක් කරන්න.
පළවෙනිම තියෙන ප්රශ්නෙ තම ඔයා අහන ඕනිම ප්රශ්නෙකට මෙයා ලග උත්තරයක් තියෙන එක.
මේක අවුලක් වෙන්නෙ මෙහෙමයි. හිතන්න ඔයාගෙන් පේපර් එකට ප්රශ්න අහල තියෙනකොට පාඩම් කරපු දන්නෙ නැති කොටසකින් ප්රශ්නයක් ආව කියල දැන් අපි ඒ ප්රශ්නෙට උත්තරයක් දුන්නොත් අපිට ඒක දෙන්න වෙන්නෙ ඒ ප්රශ්නෙට අදාල විශය ගැන හරි අවබෝධයකින් නෙවෙයි. ඒත් අපිට දල අදහසක් තියෙනව නන් අපි කරන්නෙ ඇත්තටම ඇත්ත නොවෙන ඒත් කියවල බලද්දි එහෙම අවුලක් නොතේරෙන පිලිතුරක් නිර්මාණය කරන එක.
ඉතින් මේ වැඩේම ChatGPT එකත් අපිට කරනව. ඒක බැලූ බැල්මට අවුලක් නෑ ඒත් කරුණු කාරණා සලකල බලපුවම ඒක වැරදියි.
ඉතින් මේක ලොකු ප්රශ්නයක් අපිට ප්රශ්නයකට විසදුමක් ඕනි උන වෙලාවට. මේක ChatGPT වල විතරක් තියෙන ප්රශ්නයක් නෙවෙයි, ඕනිම ML Model එකක තියෙන ගැටලුවක්. අපි ML Model භාවිතා කරද්දි මේකට විසදුමක් විදියට ඒ උත්තරේ කොච්චර විශ්වාස කරන්න පුලුවන්ද කියන එකට මිනුමක් ගන්නව ඒක බේස් කරගෙන අපි සමහර උත්තර අයින් කරනව. මේකම ChatGPT එකෙත් කරල තියෙනව. සමහර උත්තර වලදි ඔයාල දැකල ඇති මම ඒක දන්නෙ නෑ වගේ දෙයක් ChatGPT එකෙන් කියනව. ඒත් එහෙම කරත් මග ඇරෙන උත්තර තියෙන්න බොහෝ දුරට තියෙනව.
තියෙන තව ප්රශ්නයක් තමා ඇයි එහෙම කිව්වෙ කියල ඇහුවට එයාට දෙන්න පැහැදිලි උත්තරය්ක් නෑ. මේක නිසා අපිට ML Model අපිට උත්තරේ විතරක් නෙවෙයි ඇයි එහෙම උත්තරේ දුන්නෙ කියන එක පැහැදිලි කරගන්න ඕනි ප්රශ්නයක් විසදගන්න භාවිතා කරන්න බෑ. උදාහරණයක් විදියට අපිට එයාගෙන් බෙහෙතක් අහල ඒක USE කරන්න බෑ අපි කොච්චර හොදට ලෙඩේ විස්තර කරල දුන්නත්. හදිසියෙ හරි අපි ඇහුවොත් ඇයි එහෙම බෙහෙතක් දුන්නෙ කියල එයා ලග තියෙන එකම උත්තරේ තමා ආ මට උගන්නද්දි එහෙම තමා කියල දුන්නෙ. ඒ නිසා වැඩිම සම්භාවිතාව එන විදියට මම උත්තරේ පෙල ගැස්සුව කියන එක විතරයි. හැබැයි අපි ඩොක්ට කෙනෙක්ගෙන් බෙහෙතක් ගත්තම ඇයි ඒක දුන්නෙ කියන එක ඩොක්ටට පුලුවන් තාර්කිකව පැහැදිලි කරල දෙන්න.
මේකත් අපි මුලින් කතා කරපු ප්රශ්නෙටම අදාල කොටසක් විදියටත් සලකන්න පුලුවන් දෙයක්. සමහර වෙලාවට ඇවිත් ඇති උත්තරයක් මම ඒක ගැන දන්නෙ නෑ මම දන්නෙ 2021 වෙනකන් වෙච්ච දේවල් විතරයි කියන එක. මේක ඇත්තටම ලොකු ප්රශ්නයක් හේතුව මේ උත්තර ඔක්කොම සම්පූර්ණයෙන්ම රැදිල තියෙන්නෙ එයාව Train කරපු DATA මත. එතකොට වෙන්න තියෙන ප්රශ්නෙ තමා අපි එයාට උගන්නද්දි වැරදි දත්ත දීල උගන්නල තිබ්බ නන් අපිට හම්බෙන්නෙ ඒ වැරදි දත්ත මත පදනම් උන උත්තරයක්. අපිට කොතනකවත් සදහනක් නෑ ChatGPT එක ට්රෙන් කරන්න එයාල භාවිතා කරේ 100% Facts චෙක් කරපු දත්ත කියන එක. ඒක නිසා අපිට එන උත්තර කොච්චර දුරකට නිවැරදිද කියන එකට වඩා එතන තියෙන්නෙ ඒ දත්තය කොච්චර පාරක් ඇහිල තියෙනවද කියන එක.
මෙහෙම හිතන්න අපි හිතමු එයාට අපි උගන්නනකොට 100 පාරක් කියනව ඉර පායන්නෙ බටහිරින් කියල 10 පාරක් කියනව ඉර පායන්නෙ නැගෙනහිරෙන් කියල. එතකොට එයාට අනුව ඉර පායන්නෙ බටහිරෙන් මොකද එයාට ඉර බටහිරෙන් පායනව කියන එක තමා වැඩිම අවස්තාවක් ලැබිල තියෙන දත්තය. ඕකම අපි කරොත් ඉර බටහිරෙන් පායන එක වැරදියි ඉර නැගෙනහිරෙන් පායන එක හරි කියල ඔය අනුපාතයම තියාගෙන එතකොට එයා දන්නව ඉර නැගෙනහිරෙන් පායනව කියන එක තමා හරි කියල. ඒත් ChatGPT එකට උගන්නන එයාල පාවිච්චි කරල තියෙන්නෙ මුල් ක්රමය නිසා එයාට අනුව බටහිරෙන් ඉර පායන එක තමා හරි.
මේක තව ප්රශ්න කීපයකට මුල් වෙන්න පටන් ගන්න තැනක්. මිනිස්සු ඉගෙන ගන්න වේගය සෑහෙන ප්රමාණයකින් පහතට අරගෙන එනව ChatGPT දිගින් දිගටම භාවිතා කරන්න යෑම තුලින්. මේක දිගට කතා කරන්න පුලුවන් මාතෘකාවක් නිසා මම ඒක තව දවසකට තියල ලියවිල්ල මෙතනින් නවත්තනව.
මේක ගැන ඔයාලගෙත් අදහස් උදහස් කියාගෙන යන්න.
ආ එතකොට ඔය පහලින් තියෙන්නෙ ML Model එකකම තව භාවිතාවක් වෙන Midjourny AI එකෙන් වැරදියට දීපු උත්තරයක්.
. පොඩ්ඩක් විතර ඒක නන් හරි
